[发明专利]热点音乐挖掘方法及电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种热点音乐挖掘方法，其特征在于，包括：

在音乐平台的所有用户中确定种子用户，并基于所述种子用户的操作行为数据构建第一特征向量；

基于所述种子用户的操作行为数据确定待挖掘音乐，并基于所述待挖掘音乐的基本信息构建第二特征向量；

对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接得到所述待挖掘音乐的目标特征向量；

将所述目标特征向量输入训练完成的神经网络模型中，得到潜力热点音乐的预测结果。

2.根据权利要求1所述热点音乐挖掘方法，其特征在于，所述在音乐平台的所有用户中确定种子用户之后，还包括：

基于所述种子用户的用户信息和音乐偏好画像构建所述种子用户的用户特征；

在非种子用户中选取非种子训练用户，并基于所述非种子训练用户的用户信息和音乐偏好画像构建所述非种子训练用户的用户特征；

利用所述种子用户的用户特征和所述非种子训练用户的用户特征训练分类模型；

将除所述非种子训练用户之外的非种子用户的用户信息和音乐偏好画像输入训练完成的分类模型中，以预测扩展种子用户；

将所述扩展种子用户加入所述种子用户中。

3.根据权利要求1所述热点音乐挖掘方法，其特征在于，所述在音乐平台的所有用户中确定种子用户，包括：

确定音乐平台中的当前热门音乐和所述当前热门音乐对应的冷门时间段，将在所述冷门时间段对所述当前热门音乐存在操作行为的用户确定为种子用户；

和/或，确定音乐平台中的优质音乐内容，将对所述优质音乐内容存在操作行为的用户确定为种子用户；

和/或，将音乐平台中影响力大于预设影响力的用户确定为种子用户；其中，所述影响力包括在所述音乐平台中的影响力和/或在其他平台中的影响力。

4.根据权利要求1所述热点音乐挖掘方法，其特征在于，所述基于所述种子用户的操作行为数据构建第一特征向量，包括：

基于所述种子用户的操作行为数据构建网络拓扑；其中，每条所述操作行为数据包括操作行为、执行所述操作行为的种子用户和被操作的音乐，所述网络拓扑中的节点表示执行所述操作行为的种子用户或被操作的音乐，节点与节点之间边表示所述操作行为；

按照预设规则遍历所述网络拓扑得到待挖掘音乐序列，对所述待挖掘音乐序列进行特征表示得到第一特征向量。

5.根据权利要求4所述热点音乐挖掘方法，其特征在于，所述基于所述种子用户的操作行为数据确定待挖掘音乐，包括：

基于所述待挖掘音乐序列确定待挖掘音乐。

6.根据权利要求4所述热点音乐挖掘方法，其特征在于，所述基于所述种子用户的操作行为数据构建网络拓扑，包括：

为每个类型的操作行为数据分配对应的权重，并基于所述种子用户的操作行为数据和每个类型的操作行为数据对应的权重构建网络拓扑；

相应的，所述按照预设规则遍历所述网络拓扑得到待挖掘音乐序列，包括：

根据每个类型的操作行为数据对应的权重遍历所述网络拓扑得到待挖掘音乐序列。

7.根据权利要求1所述热点音乐挖掘方法，其特征在于，将所述目标特征向量输入训练完成的神经网络模型中，得到潜力热点音乐的预测结果，包括：

将所述目标特征向量输入训练完成的神经网络模型中，得到每个所述待挖掘音乐对应的潜力值；

将所述潜力值大于预设潜力值的待挖掘音乐确定为潜力热点音乐。